大數據預測告訴你誰會點擊

Ⅰ 「大數據時代」的數據挖掘

「大數據時代」的數據挖掘
大數據是什麼？有何神奇之處？
大數據是指一切都數據化了，我們平常上網瀏覽的數據，我們的醫療、交通、購物數據，統統都被記錄下來，這就是大數據的起源。在這個時候，我們每個人都成了一個數據產生者，數據貢獻者。大數據的神奇之處在哪裡？從某種意義上來講，你們可能只是安裝了一個游戲並允許它提取你的GPS位置，但這就把你是不是一個同性戀，是不是一個高消費者，之類的信息暴露給了研究機構。通過大數據的分析，我們甚至能夠在很大層次上精確地知道你是誰。
您之前也提到了大數據時代已經到來，所以企業、商家對數據的挖掘也在深化。那麼什麼樣程度的數據挖掘才不算是過度挖掘呢？
其實沒有什麼辦法能夠防止數據的過度挖掘。任何一個企業都需要挖掘到更多的內容。我們能做的，只是通過政府和行業的監管，使得但凡侵犯用戶隱私，並且給用戶造成惡意傷害的企業，受到很嚴重的懲罰。要求一個用戶，用自己的方法去保護自己的隱私，是不現實也是不公平的。
您現在另一個身份是百分點科技的首席科學家，那能不能談談百分點網是怎樣挖掘數據的呢？
百分點科技把用戶在電子商務網站上的瀏覽、購買、收藏數據，以及在資訊網站上的瀏覽數據聚合在一起。分析用戶自身的喜好，預測用戶的意圖，再利用這些喜好和意圖，對用戶進行更精準的資訊或者購物的推薦。
很多人現在聽到數據挖掘就覺得很害怕，怕自己的隱私會泄露出去，那麼有沒有方法可以防止自己的個人數據被人挖掘呢？
就像我們沒有辦法利用自己的能力去鑒別假食品、假商品一樣，我們不需要要求用戶去保護自己的隱私。因為這種東西實際上是無能為力的。比如說你帶著你的手機，我們通過感測器就能知道你在哪裡。你沒辦法迴避這個事實。所以，這就要回到剛才的那個回答，我們只能夠通過去懲罰那些惡意使用個人隱私數據，謀取不正當利益的公司，來迴避這個問題。
什麼樣的方式屬於惡意使用個人隱私呢？能否舉例說明？
銷售一個人的手機號碼、一個人的家庭地址，或者在網上通過一些不正當的公開數據使得一個人的隱私——比如你上了什麼網站、買了什麼東西、上了什麼交友網站、看過什麼圖片等等，被其他人得知。這些都屬於不正當的使用。
那麼是否有一些切實可行的方法可以避免自己的隱私被惡意使用呢？
表面上用戶在上網的時候不停地清除cookie，可以避免自己的隱私泄露，但實際上很多後台的軟體還是可以獲取你上網的記錄。尤其是一些防病毒的軟體，它本質上既可以在某種意義上保護你的隱私，也拿到你更全面的隱私數據。從技術層面上來講，用戶保護自己的隱私還是很困難的，並且用戶體驗很差——我們的注意力要從提高用戶水平轉移到嚴厲要求企業上面。
現在智能手機普及，很多人手機里有黑名單，可以把推銷的簡訊、電話都加進去防止騷擾，這算不算是一種隱私保護呢？
如果你覺得一個電話是惡意的，那隻能說明它的定位不太精準。我估計可能只是你（的電話）出現在某個名單中，而對方的客服挨個兒地打電話。但它的確會對你的生活產生一些干擾。我們現在沒有什麼辦法可以完全防止這些干擾，雖然也可以通過很多手段去除掉一些垃圾簡訊。

Ⅱ 為什麼當我們想做什麼的時候，手機APP就會向我們推薦

我們都知道，在現代的生活中，每個人都離不開手機，每個人每天都通過手機來獲取各種各樣的信息，也在手機上面傳播各種各樣的信息。現在有一個現象，就是每當我們想做什麼的時候，好像手機APP就會向我們推薦，這真的是一件非常神奇的事情。

其實這也見怪不怪了，因為現在是大數據時代，你想要什麼東西只要你在手機上面搜索過，就會有相應的手機APP會推薦給你這款東西。有很多人都說現在手機里的APP很多都能夠竊取到你自己的隱私，比如說可以聽到你說話，可以看到你相冊那些東西，可以瀏覽你所搜索過的信息，這是一件好事，同樣也是一件壞事。

綜上，我們可以發現，現在是大數據時代，我們每個人在很多情況下面都沒有了自己的隱私，而且還會讓一個人的眼界變得越來越狹隘，對此，你有什麼其他的看法？可以在評論區里說一下，大家一起來討論一下。

Ⅲ 通過大數據獲得足夠多的信息，是否可以預測個人的行為

不可能完完全全的預測個人的，就算是獲得了足夠多的信息都沒有你去接觸這個人更快的預測這個人，消息也是有誤的，要預測一個人最好自己去了解。

Ⅳ 大數據預測將會改變哪些行業

大數據時代的到來既是悄悄的，又是波瀾壯闊的，人們還沒有完全反應過來時，大數據時代已經到來。隨著現實世界逐步被數字化，輔以層出不窮的新的技術手段和應用，大數據在潛移默化地影響著我們。隨著大數據影響的不斷深入，大數據可視化時代的預測更加容易，人類的生活正在被大數據預測深刻改變。
大數據魔鏡的預測將會對天氣預報行業產生顛覆性的影響. 天氣預報粒度從天縮短到小時，有嚴苛的時效要求，基於海量數據通過傳統方式進行計算，得出結論時明天早已到來，預測並無價值。其他領域的大數據預測應用特徵對「時效性」有更高要求。天氣預報需要收集海量氣象數據，氣象衛星、氣象站台負責收集，但整套系統的部署和運維耗資巨大。在互聯網之前鮮有領域具備這樣的數據收集能力。移動互聯網則是隨時隨地、社會化和多設備的數據上傳，每一次演化數據收集的成本都大幅降低，范圍和規模則大幅擴大。
未來的變化是無法預測的，在大數據時代，真正能預測的是個人的行為。計算機比我們了解自己，可以預知每個人未來會做出怎樣的決策。這正是商界為大數據瘋狂的原因，准確預測消費者行為將帶來全新的發展機遇。基於用戶搜索行為、瀏覽行為、評論歷史和個人資料等數據，互聯網業務可以洞察消費者的整體需求，進而進行針對性的產品生產、改進和營銷。網路基於用戶喜好進行精準廣告營銷、阿里根據天貓用戶特徵包下生產線定製產品、亞馬遜預測用戶點擊行為提前發貨均是受益於互聯網用戶行為預測。

Ⅳ 大數據分析到底能幹什麼

大數據分析可以用來干什麼

一、大數據可以預測未來

二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來

Ⅵ 你百度的內容大數據會知道你在幹嘛嗎

會大概率推算出你想做什麼。現在的大數據就是通過你所查詢過的項目數據，通過AI模糊數學演算法，通過關鍵詞的抓取，推算出你所需要的數據。這也是現在機器智能學習的魅力所在。

Ⅶ 為什麼說未來只有兩種人，掌握高科技的人和被高科技掌握的人

未來只有兩種人，掌握高科技的人和被高科技掌握的人。「高科技」一詞過於泛泛，代入一種，也就是我們今天要講的「大數據技術」。馬雲說，很多人還沒搞清楚什麼是PC互聯網，移動互聯網來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。（在其卸任時的演講。）同馬總觀點一樣，「大數據」，它代表著一個時代。

人類文明是一艘巨輪，科技是它永不沉沒的唯一動力，能看到這一點，還懂得去追隨的，就掌握了它；那些不僅看不到，甚至還想辦法使絆子的，就只有跟在後面吃灰。

這就是我的結論。要想打破這種思維壁壘，成為掌握高科技的人，首先要對科技抱有積極的熱愛，不斷從中學習，付之以赤誠，培養科技敏銳度，如果你覺得這一切都太多太麻煩的話，有一個簡單一點的辦法。

Ⅷ 如何對抗大數據殺熟

如何對抗大數據殺熟？數據分析師教你反套路
「大數據殺熟」成為熱點話題已經一段時間了，為大家科普原理和揭秘本質的文章也數不勝數。然而，相比起「大數據殺熟」背後的策略和原理，我想大家可能更關心的是——我該怎麼做，才能避免被「大數據殺熟」。

首先還是簡單介紹一下「大數據殺熟」的現象及其原理。
最常見的「大數據殺熟」現象：
某打車平台軟體，同一時間同樣起點和終點的行程的預估價格差異可以達到 20% 以上;
某網路訂票平台，如果你高頻搜索和持續關注，則搜索的機票價格持續上漲，訂票後卻又發現價格下跌;
概括地說，就是指，通過大數據分析和預測的手段，對於同樣的商品和服務，對不同對象收取不同價格的現象。
顧名思義，「大數據殺熟」——其技術基礎是大數據，也就是海量的用戶數據。
通過你的基礎屬性數據判斷你的所在用戶群體、人群特徵(如消費能力)，通過你的行為數據判斷你的偏好和消費意願強烈程度。
綜合一系列的分析，判斷出你是誰，你現在要做什麼，願意付出多少代價去做。然後通過精準的用戶畫像，去對消費能力高、消費意願強烈的用戶展示更高的價格，賺取更多的利益。
已知了對方的招數，對策自然也不言而喻——「反用戶畫像」。
具體該怎麼做呢，給大家提供以下幾種思路和方案，大多數都是我進行過實操並且親測有效的。大家也可以試試看。
思路一：畫像偽裝
1. 簡單粗暴版
操作指南：卸載重裝 APP
親測案例：某打車 APP。卸載後再重裝，車費相比卸載前(2 分鍾前)便宜了 5 到 6 元。
背後原理：偽裝流失用戶或新用戶。
有運營相關經驗的同學應該知道，運營的四大工作內容：拉新、留存、促活、轉化。為了拉新對於新用戶通常會給較大的優惠力度;對於已流失或即將流失的用戶，平台通常會給予特殊的福利以召回和挽留。
而卸載這一行為對應的就是——用戶流失。而重裝後，有一定概率被認為是新下載用戶。
因此通過卸載重裝這一簡單行為，你將會帶著「召回的流失用戶」或「新用戶」標簽被給予一些特殊的優待。
註：
一定概率的意思是指：對於非強制登陸的產品，生成用戶標示的方式一般是 cookie id，卸載重裝後會有新的 cookie id，則會被判定成新用戶;而對於需要注冊登錄才能使用的產品，重裝就可能就不太會起作用了，因為平台是以你的手機號記錄你是誰以及你的數據的。
卸載重裝不僅可以用於大數據殺熟，對於一些游戲也很適用，比如去年風靡一時的陰陽師，卸載一小段時間後再重裝，基本幾抽之內就能出 SSR。其實也是常見的游戲運營策略。
2. 交叉驗證版
操作指南：多找幾個朋友一起試試看
親測案例：朋友在旅行前兩個月就在某訂票平台上持續關注出行航班機票，關注許久發現票價一直在 6000 元以上居高不下，我聽聞後立即幫忙搜索查詢，搜索結果票價不到 4000，遂幫忙訂票，省下 2000 元。
背後原理：精細化運營下，同一策略同時命中多個人的概率是很低的。
因此多找幾個朋友試試看，甚至可以用父母的手機(網路行為不活躍用戶，數據較少)搜索對比，然後選擇最低價的那個下單。
3. 越薅越上癮版
操作指南：偽裝價格敏感用戶
親測案例：越是「無優惠券不下單」的用戶，被派發的下單紅包、優惠券的概率和優惠力度越大。
背後原理：價格敏感用戶是指下單意願強弱度受價格高低、優惠力度影響極大的用戶群體。在用戶運營中，為了節省預算的同時最大化提升轉化，平台會選擇將補貼下發給最容易受補貼誘導而轉化消費的用戶。
因此，如果你能夠被定義為價格敏感用戶，那麼你接收到優惠補貼的概率就會高出普通用戶很多。
思路二：畫像模糊
操作指南：反向操作
案例舉例：當你要搜索 A 時，再伴隨搜索一些不相關的 B、C、D，用無關數據掩蓋你的真實意圖數據。
背後原理：用戶畫像的准確性來自於用戶行為數據的收集和分析。違反自身實際意圖地進行一些操作，留下錯誤標簽，降低平台收集的數據的真實性和准確性，使用戶畫像匹配度降低。
然而需要注意的是，用戶畫像作為一柄雙刃劍，它越了解你越能夠為你提供貼心的服務，同時也越容易找到你的弱點傷害你。因此，當你的用戶畫像准確度降低時，你被傷害的可能性降低的同時帶來的也是你享受的精細化個性化服務的質量可能會降低。
究竟選擇哪一面，這是你的選擇。
思路三：數據保護
操作指南：關掉定位許可，關掉 Wi-Fi 自動連接，關掉 APP 數據需求許可
案例舉例：這里我想講一個自己身上的反例。
3月底的某一天我去國家會議中心參加了北京婚博會，晚上回到家打開微博和微信，發現信息流廣告全部變成了婚紗照、婚慶公司、婚禮禮服等。令我感到恐怖的是在此之前我從未在手機進行過結婚相關的任何搜索，之前也沒有出現過一條結婚相關的廣告。這一切發生改變的原因僅僅是我本人去了婚博會這個地方而已。
背後原理：公共 Wi-Fi 泄密或定位服務泄密。和同事探討了這件事，分析後得出以上兩種可能性。不管是哪種，原理都是通過網路獲取你的物理位置(婚博會現場)後分析出你的所屬人群(婚期將近)和需求(婚禮相關消費)，然後進行信息流廣告推送。
對此我們需要做的是，盡可能地不要讓你的隱私數據(包括地理位置、通訊錄、相冊等)被獲取。關閉掉一切非必須的定位許可、照片讀取許可、通訊錄讀取許可，不要連接來路不明的 Wi-Fi 甚至一些看起來官方的 Wi-Fi。
寫在最後
以上的這些思路和方案，目前來說應該還是可以有效一陣子的。基於這些思路，大家也可以想到更多的其他方案來應對「大數據殺熟」。
然而技術和方法總是在不停發展和進步的，如果不願意做待宰的羔羊，我想我們能做的就是跟上它們的步伐，知其然，並知其所以然，然後找到破解之法。
范冰老師對於大數據殺熟使用一句名言打了個再恰當不過的比方：
「所有命運贈送的禮物，都早已在暗中標注了價格」。
當我們越來越多地享受數據帶給我們的便利服務時，也應該盡早地考慮到我們將要為之付出的代價。
「大數據殺熟」所代表的動態定價也只是其中的冰山一角而已。
而在不遠的未來，數據安全，其實就是你我的安全。

Ⅸ 大數據是怎麼做精準獲客

WakeData有對應的解決方案，可以通過大數據對用戶進行分析，從而了解用戶的消費場景和消費需求，通過有效的營銷工具和最適合的內容觸達用戶，從而實現精準獲客